Aliniere (Alignment)
Alignment
Procesul de asigurare că obiectivele, ieșirile și comportamentele unui sistem AI se aliniază cu obiectivele și valorile umane. Acest lucru este deosebit de important în sistemele avansate care pot dezvolta comportamente neintenționate explicit.
Exemplu: Asigurarea că un chatbot pentru sănătate mintală nu recomandă niciodată acțiuni dăunătoare, indiferent de solicitări.
Interfață de Programare a Aplicațiilor (API) (Application Programming Interface (API))
Application Programming Interface (API)
Un set de reguli și protocoale definite care permit diferitelor sisteme software să comunice și să schimbe date.
Exemplu: Utilizarea API-ului OpenAI pentru a trimite o solicitare și a primi un răspuns generat de modelul lingvistic în aplicația dvs. web.
Inteligență Artificială Generală (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))
Artificial General Intelligence (AGI)
O formă teoretică de AI care poate efectua orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om. Generalizează învățarea în domenii.
Exemplu: Un sistem AGI ar putea învăța compoziția muzicală, să efectueze intervenții chirurgicale și să treacă un examen de filozofie fără programare specifică sarcinii.
Inteligență Artificială (AI) (Artificial Intelligence (AI))
Artificial Intelligence (AI)
Simularea inteligenței umane în mașini care sunt programate să gândească, să raționeze și să acționeze autonom.
Exemplu: AI-ul stă la baza asistenților personali precum Siri și a sistemelor de conducere autonomă precum Tesla Autopilot.
Etică AI (AI Ethics)
AI Ethics
O disciplină preocupată de implicațiile morale ale dezvoltării și utilizării AI, inclusiv corectitudinea, confidențialitatea, responsabilitatea și nediscriminarea.
Exemplu: Crearea de ghiduri pentru a preveni algoritmii de angajare să discrimineze pe baza genului sau etniei.
Inteligență Augmentată (Augmented Intelligence)
Augmented Intelligence
Un model colaborativ în care AI completează și îmbunătățește inteligența umană, mai degrabă decât să o înlocuiască.
Exemplu: Instrumente radiologice bazate pe AI care evidențiază anomalii pentru medici, care iau diagnosticul final.
Agent Autonom (Autonomous Agent)
Autonomous Agent
Un sistem AI capabil să ia propriile decizii și să întreprindă acțiuni pentru a-și atinge obiectivele fără intervenție umană.
Exemplu: Un robot autonom de livrare care navighează pe străzile orașului și evită obstacolele independent.
Backpropagation (Backpropagation)
Backpropagation
O tehnică pentru antrenarea rețelelor neuronale prin actualizarea ponderilor invers de la straturile de ieșire la cele de intrare, minimizând erorile de predicție.
Exemplu: Utilizat în antrenarea clasificatorilor de imagini pentru a reduce rata de eroare în recunoașterea cifrelor scrise de mână.
Bias (Bias Algoritmic) (Bias (Algorithmic Bias))
Bias (Algorithmic Bias)
Favoritism neintenționat și sistematic în rezultatele AI datorită datelor de antrenament dezechilibrate sau nereprezentative.
Exemplu: Un sistem de recunoaștere facială care identifică greșit persoanele de culoare mai frecvent din cauza subreprezentării în datele de antrenament.
Big Data (Big Data)
Big Data
Seturi de date extrem de mari care necesită instrumente speciale pentru stocare, analiză și extragere de valoare, adesea utilizate pentru antrenarea modelelor AI.
Exemplu: Utilizarea a milioane de interacțiuni ale utilizatorilor pentru a antrena motoare de recomandare pentru platformele de comerț electronic.
Model Black Box (Black Box Model)
Black Box Model
Un tip de model AI sau de învățare automată a cărui logică internă nu este ușor interpretabilă de către oameni, făcând dificilă înțelegerea modului în care sunt luate deciziile.
Exemplu: O rețea neuronală profundă utilizată pentru aprobarea împrumuturilor, dar care nu oferă nicio explicație clară pentru motivul pentru care un solicitant a fost acceptat și altul respins.
Calcul Cognitiv (Cognitive Computing)
Cognitive Computing
Sisteme AI concepute pentru a simula procesele de gândire umană, cum ar fi raționamentul și învățarea, utilizând tehnici precum NLP și recunoașterea modelelor.
Exemplu: Un sistem de calcul cognitiv care ajută profesioniștii din domeniul juridic să analizeze jurisprudența și să prezică rezultatele.
Viziune Computerizată (Computer Vision)
Computer Vision
Un domeniu al inteligenței artificiale care permite computerelor să interpreteze și să proceseze date vizuale, cum ar fi imagini și videoclipuri.
Exemplu: Sisteme de recunoaștere facială care identifică persoane în înregistrări de securitate folosind viziune computerizată.
Corpus (Corpus)
Corpus
O colecție mare de texte scrise sau vorbite utilizată pentru antrenarea modelelor lingvistice.
Exemplu: Setul de date Common Crawl este un corpus web public utilizat pentru antrenarea modelelor lingvistice mari precum GPT.
Data Drift (Data Drift)
Data Drift
Fenomenul prin care datele de intrare se modifică în timp, determinând degradarea performanței modelului.
Exemplu: Un model de mentenanță predictivă pentru echipamente industriale devine mai puțin precis pe măsură ce sunt introduse noi tehnologii de senzori.
Etichetare Date (Data Labelling)
Data Labelling
Procesul de adnotare a datelor cu etichete pentru a le face potrivite pentru învățarea supervizată.
Exemplu: Etichetarea a mii de imagini cu tumori ca fiind benigne sau maligne pentru a antrena un model de detectare a cancerului.
Data Mining (Data Mining)
Data Mining
Procesul de descoperire a modelelor, corelațiilor și anomaliilor semnificative în seturi mari de date.
Exemplu: Retailerii folosesc data mining pentru a identifica faptul că persoanele care cumpără scutece cumpără și bere.
Deep Learning (Deep Learning)
Deep Learning
O sub-disciplină a învățării automate care utilizează rețele neuronale multi-stratificate pentru a modela modele complexe în date.
Exemplu: Deep learning este utilizat în modele lingvistice precum GPT-4 și modele de generare de imagini precum Stable Diffusion.
Modele de Difuzie (Diffusion Models)
Diffusion Models
O clasă de modele generative care învață să producă date prin transformarea graduală a zgomotului aleatoriu în ieșiri structurate.
Exemplu: Stable Diffusion creează imagini fotorealiste din solicitări textuale folosind tehnici de difuzie.
Embedding (Embedding)
Embedding
O reprezentare vectorială numerică a datelor, utilizată frecvent pentru a capta semnificația semantică a cuvintelor, imaginilor sau propozițiilor.
Exemplu: În NLP, cuvântul 'bancă' poate avea embedding-uri similare cu 'bani', dar diferite de 'malul râului', în funcție de context.
Epocă (Epoch)
Epoch
O iterație completă peste întregul set de date de antrenament în timpul procesului de antrenament al unui model de învățare automată.
Exemplu: Dacă un set de date are 1.000 de exemple și un model le vede pe toate o dată în timpul antrenamentului, aceasta este o epocă.
AI Etic (Ethical AI)
Ethical AI
O filozofie de proiectare și implementare care asigură că tehnologiile AI operează transparent, echitabil și în conformitate cu valorile societale.
Exemplu: Un instrument AI de angajare care include verificări de bias pentru a preveni discriminarea împotriva candidaților minoritari.
Sistem Expert (Expert System)
Expert System
Un sistem AI care imită capacitățile de luare a deciziilor ale unui expert uman într-un domeniu specific, utilizând reguli și logică.
Exemplu: Un sistem expert utilizat în agricultură pentru a recomanda tratamente pentru culturi pe baza datelor despre sol și istoricul dăunătorilor.
AI Explicabil (XAI) (Explainable AI (XAI))
Explainable AI (XAI)
Sisteme AI concepute pentru a face procesele și deciziile lor interne inteligibile pentru oameni, sporind încrederea și responsabilitatea.
Exemplu: Un AI de diagnostic medical care nu numai că oferă o recomandare, dar explică și ce simptome au condus la acea concluzie.
Few-shot Learning (Few-shot Learning)
Few-shot Learning
O metodă de învățare automată în care un model este antrenat sau finisat utilizând doar un număr mic de exemple etichetate.
Exemplu: Personalizarea unui LLM pentru a scrie e-mailuri juridice după ce i-au fost arătate doar 10 exemple.
Fine-tuning (Fine-tuning)
Fine-tuning
Procesul de preluare a unui model pre-antrenat și antrenarea sa suplimentară pe un set de date nou, mai mic, pentru a-l specializa pentru o sarcină specifică.
Exemplu: Finisarea unui LLM general precum GPT pe documente interne pentru a crea un asistent de redactare juridică.
Model Fundație (Foundation Model)
Foundation Model
Un model la scară largă antrenat pe date diverse și ample, care poate fi adaptat pentru multe sarcini ulterioare.
Exemplu: GPT-4 și PaLM 2 sunt modele fundație capabile de sumarizare, Q&A, traducere și multe altele.
Logică Fuzzy (Fuzzy Logic)
Fuzzy Logic
O formă de logică care se ocupă de valori aproximative în loc de logica binară fixă adevărat/fals, utilă pentru raționamentul în condiții de incertitudine.
Exemplu: Utilizată în sistemele de control al climatului pentru a ajusta temperatura pe baza unor intrări fuzzy precum „puÈ›in cald†sau „foarte frigâ€.
Generative Adversarial Network (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))
Generative Adversarial Network (GAN)
O arhitectură de model generativ în care două rețele — un generator și un discriminator — concurează pentru a îmbunătăți calitatea ieșirii.
Exemplu: GAN-urile sunt utilizate pentru a crea videoclipuri deepfake sau pentru a genera fotografii realiste de produse din schițe.
AI Generativă (Generative AI)
Generative AI
O categorie de inteligență artificială care poate crea conținut nou — cum ar fi text, imagini, muzică sau video — din date de antrenament.
Exemplu: ChatGPT generează postări de blog sau Midjourney creează artă digitală din solicitări textuale.
Generative Pre-trained Transformer (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
O clasă de modele lingvistice mari dezvoltate de OpenAI care utilizează arhitectura transformer și este pre-antrenată pe cantități vaste de date textuale pentru a efectua o varietate de sarcini lingvistice.
Exemplu: GPT-4 este capabil să scrie eseuri, să traducă limbi și să rezume documente cu solicitări minime.
Algoritm Genetic (Genetic Algorithm)
Genetic Algorithm
O tehnică de optimizare inspirată de selecția naturală, unde soluțiile evoluează în timp prin mutație, încrucișare și selecție.
Exemplu: Utilizat pentru a proiecta arhitecturi neuronale eficiente prin simularea supraviețuirii celui mai adaptat.
Halucinație (Hallucination)
Hallucination
Generarea de conținut plauzibil, dar incorect factual sau fără sens, de către un model AI.
Exemplu: Un model lingvistic inventează o citație inexistentă sau oferă fapte istorice false.
Euristică (Heuristic)
Heuristic
O abordare practică pentru rezolvarea problemelor care nu garantează o soluție perfectă, dar este suficientă pentru obiectivele imediate.
Exemplu: Utilizarea unei reguli empirice pentru a estima timpul de livrare într-un sistem AI de logistică.
Hiperparametru (Hyperparameter)
Hyperparameter
O valoare de configurare setată înainte de antrenarea unui model de învățare automată, cum ar fi rata de învățare sau numărul de straturi.
Exemplu: Ajustarea dimensiunii lotului de la 32 la 128 pentru a îmbunătăți viteza de antrenament și performanța modelului.
Inferență (Inference)
Inference
Procesul de utilizare a unui model de învățare automată antrenat pentru a face predicții sau a genera ieșiri din date de intrare noi.
Exemplu: Utilizarea unui model GPT finisat pentru a redacta e-mailuri pentru o echipă de suport clienți.
Detecția Intenției (Intent Detection)
Intent Detection
O sarcină în înțelegerea limbajului natural în care sistemul identifică scopul sau intenția utilizatorului într-un mesaj.
Exemplu: Într-un chatbot, recunoașterea „Vreau să rezerv un zbor†ca o intenție de rezervare a călătoriei.
Internet of Things (IoT) (Internet of Things (IoT))
Internet of Things (IoT)
O rețea de dispozitive fizice interconectate, încorporate cu senzori, software și alte tehnologii pentru a colecta și schimba date.
Exemplu: Termostate inteligente și frigidere care raportează date de utilizare și ajustează setările folosind analize AI.
Intrepretibilitate (Interpretability)
Interpretability
Gradul în care un om poate înțelege mecanismele interne ale unui model de învățare automată și procesul său de luare a deciziilor.
Exemplu: Un arbore de decizie este mai interpretabil decât o rețea neuronală profundă, deoarece deciziile sale sunt trasabile.
Jupyter Notebook (Jupyter Notebook)
Jupyter Notebook
Un mediu de calcul interactiv open-source care permite utilizatorilor să scrie cod, să vizualizeze rezultatele și să documenteze analizele într-o singură interfață.
Exemplu: Oamenii de știință de date folosesc Jupyter Notebooks pentru a prototipa modele de învățare automată și a partaja rezultate.
K-Nearest Neighbours (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))
K-Nearest Neighbours (KNN)
Un algoritm simplu, non-parametric de învățare automată utilizat pentru clasificare și regresie. Ia decizii pe baza celor mai apropiate exemple de antrenament în spațiul caracteristicilor.
Exemplu: Pentru a clasifica un nou fruct ca măr sau pară, KNN verifică ce fructe etichetate sunt cele mai apropiate ca formă și culoare.
Knowledge Graph (Knowledge Graph)
Knowledge Graph
O structură de date care utilizează noduri și muchii pentru a reprezenta și stoca descrieri interconectate ale entităților și relațiilor lor.
Exemplu: Panoul de cunoștințe al Google este alimentat de un knowledge graph care conectează entități precum persoane, locuri și evenimente.
Optimizarea Modelelor de Învățare a Limbajului (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))
Language Learning Model Optimisation (LLMO)
Tehnici utilizate pentru a îmbunătăți performanța, eficiența sau adaptabilitatea modelelor lingvistice mari pentru sarcini sau domenii specifice.
Exemplu: Utilizarea cuantificării și a instruirii prin instrucțiuni pentru a optimiza un LLM pentru utilizare în întreprindere.
Large Language Model (LLM) (Large Language Model (LLM))
Large Language Model (LLM)
Un tip de model de deep learning antrenat pe cantități vaste de date textuale, capabil să genereze, să înțeleagă și să raționeze cu limbajul uman.
Exemplu: ChatGPT și Claude sunt LLM-uri antrenate pentru a asista la scriere, codare și răspunsuri la întrebări.
Latent Space (Latent Space)
Latent Space
O reprezentare abstractă de înaltă dimensiune în care intrările similare sunt grupate aproape, utilizată în modele generative și embedding-uri.
Exemplu: În generarea de imagini, manipularea spațiului latent poate schimba caracteristici precum luminozitatea sau emoția.
Rata de Învățare (Learning Rate)
Learning Rate
Un hiperparametru cheie în antrenament care controlează cât de mult sunt ajustate ponderile modelului în raport cu gradientul pierderii.
Exemplu: O rată de învățare ridicată poate duce la depășirea minimelor, în timp ce o rată prea scăzută încetinește progresul antrenamentului.
Machine Learning (ML) (Machine Learning (ML))
Machine Learning (ML)
O ramură a AI care permite sistemelor să învețe din date și să îmbunătățească performanța fără a fi programate explicit.
Exemplu: Filtrele de spam folosesc învățarea automată pentru a clasifica e-mailurile ca spam sau nu, pe baza exemplelor anterioare.
Model Drift (Model Drift)
Model Drift
Un fenomen prin care acuratețea unui model scade în timp din cauza schimbărilor în date sau mediu.
Exemplu: Un model de detectare a fraudelor devine mai puțin precis pe măsură ce tacticile de fraudă evoluează.
Antrenament Model (Model Training)
Model Training
Procesul de introducere a datelor într-un model de învățare automată și ajustare a parametrilor săi pentru a minimiza eroarea.
Exemplu: Antrenarea unui motor de recomandare pe istoricul achizițiilor clienților pentru a sugera noi produse.
AI Multimodală (Multimodal AI)
Multimodal AI
Sisteme AI capabile să proceseze și să integreze multiple tipuri de date, cum ar fi text, imagini, audio și video.
Exemplu: Un model precum GPT-4 Vision care poate citi text și interpreta imagini în același timp.
Procesarea Limbajului Natural (NLP) (Natural Language Processing (NLP))
Natural Language Processing (NLP)
O sub-disciplină a AI axată pe interacțiunea dintre computere și limbajele umane (naturale). Permite mașinilor să citească, să înțeleagă și să răspundă în limbaj uman.
Exemplu: NLP este utilizat în asistenți vocali, aplicații de traducere lingvistică și chatbot-uri.
Rețea Neuronală (Neural Network)
Neural Network
Un model de învățare automată inspirat de structura creierului uman, compus din straturi de noduri interconectate (neuroni).
Exemplu: Rețelele neuronale stau la baza modelelor de deep learning utilizate în recunoașterea imaginilor și a vorbirii.
Zgomot (Noise)
Noise
Informații aleatorii sau irelevante în date care pot masca modele semnificative și pot afecta negativ performanța modelului.
Exemplu: Erorile senzorilor sau intrările de date pline de greșeli de scriere pot fi considerate zgomot.
Ontologie (Ontology)
Ontology
Un cadru structurat care categorizează și definește relațiile dintre concepte într-un domeniu, utilizat frecvent în sistemele AI semantice.
Exemplu: O ontologie în domeniul sănătății ar putea defini cum simptomele se relaționează cu bolile și tratamentele.
Overfitting (Overfitting)
Overfitting
O eroare de modelare în care un model de învățare automată captează zgomotul din datele de antrenament și performează slab pe date noi.
Exemplu: Un model care memorează răspunsurile de antrenament, dar nu poate gestiona date de test nevăzute, este supra-antrenat.
Analiză Predictivă (Predictive Analytics)
Predictive Analytics
Utilizarea datelor, algoritmilor și AI pentru a identifica probabilitatea rezultatelor viitoare pe baza datelor istorice.
Exemplu: Retailerii folosesc analize predictive pentru a prognoza cererea pentru anumite produse.
Pre-antrenament (Pre-training)
Pre-training
Procesul de antrenare inițială a unui model pe un set de date mare și general, înainte de a-l finisa pentru sarcini specifice.
Exemplu: Modelele GPT sunt pre-antrenate pe corpusuri mari înainte de a fi personalizate pentru chatbot-uri de suport clienți.
Prompt Engineering (Prompt Engineering)
Prompt Engineering
Arta și știința de a crea solicitări eficiente pentru a ghida ieșirea modelelor lingvistice mari.
Exemplu: Adăugarea de instrucțiuni de sistem precum „Răspunde ca un tutore politicos†este un exemplu de prompt engineering.
Cuantificare (Quantisation)
Quantisation
O tehnică de compresie a modelului care reduce numărul de biți utilizați pentru a reprezenta ponderile și activările, îmbunătățind eficiența.
Exemplu: Cuantificarea unui model de la 32 de biți la 8 biți îmbunătățește performanța pe dispozitive mobile.
Calcul Cuantic (Quantum Computing)
Quantum Computing
Un nou paradigmă de calcul bazată pe mecanica cuantică, care deține potențialul pentru capacități de procesare exponențiale.
Exemplu: Calculul cuantic ar putea, în cele din urmă, să accelereze antrenamentul AI dincolo de limitele clasice.
Motor de Raționament (Reasoning Engine)
Reasoning Engine
Un sistem în AI care derivă concluzii logice dintr-un set de fapte sau date, utilizând reguli sau algoritmi de inferență.
Exemplu: Un instrument AI de diagnosticare utilizează un motor de raționament pentru a deduce posibile condiții medicale pe baza simptomelor.
Reinforcement Learning (RL) (Reinforcement Learning (RL))
Reinforcement Learning (RL)
O zonă a învățării automate în care agenții învață prin interacțiunea cu mediul lor pentru a maximiza recompensele cumulative.
Exemplu: Un robot care învață să meargă prin încercare și eroare, utilizând tehnici RL.
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
O metodă de învățare în care preferințele umane ghidează semnalul de recompensă al AI, adesea utilizată în finisarea modelelor lingvistice.
Exemplu: ChatGPT a fost antrenat cu RLHF pentru a produce răspunsuri mai utile și mai sigure.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
O metodă care combină recuperarea informațiilor cu generarea, unde un LLM preia documente relevante pentru a-și îmbunătăți răspunsul.
Exemplu: Un asistent AI preia și citează specificații de produs în timp ce generează un răspuns la o întrebare tehnică.
Self-Supervised Learning (Self-Supervised Learning)
Self-Supervised Learning
O abordare de antrenament în care modelul învață modele prin generarea propriilor etichete din date brute, reducând dependența de datele adnotate de oameni.
Exemplu: BERT este antrenat cu self-supervised learning prin prezicerea cuvintelor lipsă din text.
Căutare Semantică (Semantic Search)
Semantic Search
O tehnică de căutare care înțelege intenția utilizatorului și semnificația contextuală, nu doar potrivirea cuvintelor cheie.
Exemplu: Căutarea „cum să repar o țeavă care curge†returnează ghiduri chiar dacă termenul „țeavă care curge†nu este prezent în document.
Analiza Sentimentelor (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
Procesul de identificare a emoțiilor, opiniilor sau atitudinilor în text, adesea clasificându-le ca pozitive, negative sau neutre.
Exemplu: Analizarea tweet-urilor pentru a evalua reacția publicului la un nou produs.
Stochastic (Stochastic)
Stochastic
Implică aleatoriu sau comportament probabilistic, adesea utilizat în AI generativă și algoritmi de optimizare.
Exemplu: Ieșirea GPT-4 variază pentru aceeași intrare datorită procesului său de decodare stochastic.
AI Puternică (Strong AI)
Strong AI
Cunoscută și sub denumirea de Inteligență Artificială Generală (AGI), se referă la mașini cu capacități cognitive la nivel uman în toate domeniile.
Exemplu: O IA viitoare care poate scrie autonom romane, planifica orașe și rezolva dileme etice la fel de bine.
Super Inteligență Artificială (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))
Super Artificial Intelligence (SAI)
O IA teoretică ce depășește cu mult inteligența umană în toate aspectele — raționament, creativitate, inteligență emoțională etc.
Exemplu: O SAI ar putea dezvolta teoretic noi științe și filozofii independent.
Supervised Learning (Supervised Learning)
Supervised Learning
O tehnică de învățare automată în care modelele sunt antrenate pe date etichetate pentru a învăța mapări intrare-ieșire.
Exemplu: Învățarea unui model să clasifice e-mailurile ca spam sau nu, folosind exemple istorice.
Date Sintetice (Synthetic Data)
Synthetic Data
Date generate artificial care simulează date din lumea reală, utilizate frecvent pentru antrenament atunci când datele reale sunt rare sau sensibile.
Exemplu: Crearea de imagini medicale sintetice pentru a antrena modele de diagnosticare fără a încălca confidențialitatea pacienților.
Token (Token)
Token
O unitate de text procesată de LLM-uri — de obicei un cuvânt sau o parte de cuvânt.
Exemplu: PropoziÈ›ia „Salut lume!†este împărÈ›ită în 3 token-uri: „Salutâ€, „lume†și „!â€.
Tokenizare (Tokenisation)
Tokenisation
Procesul de descompunere a textului în token-uri pentru procesarea de către un model.
Exemplu: ÃŽn NLP, „ChatGPT este grozav†devine [„Chatâ€, „Gâ€, „PTâ€, „esteâ€, „grozavâ€].
Transfer Learning (Transfer Learning)
Transfer Learning
Utilizarea cunoștințelor dintr-o sarcină pentru a îmbunătăți învățarea pe o altă sarcină înrudită, reducând timpul de antrenament și nevoile de date.
Exemplu: Finisarea unui model antrenat pe text în limba engleză pentru a efectua analiza sentimentelor într-o altă limbă.
Transformer (Transformer)
Transformer
O arhitectură de rețea neuronală care utilizează mecanisme de atenție pentru a modela date secvențiale, utilizată pe scară largă în LLM-uri.
Exemplu: BERT, GPT și T5 sunt toate modele bazate pe transformer.
Underfitting (Underfitting)
Underfitting
Când un model este prea simplist pentru a capta modelele din datele de antrenament, rezultând o performanță slabă.
Exemplu: Un model liniar care încearcă să prezică clasificări complexe ale imaginilor poate sub-potrivi.
Unsupervised Learning (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning
O abordare de învățare în care modelele identifică modele sau clustere în date neetichetate.
Exemplu: Gruparea clienților pe baza comportamentului de achiziție, fără etichete predefinite.
Intenția Utilizatorului (User Intent)
User Intent
Scopul sau intenția din spatele interogării sau interacțiunii unui utilizator.
Exemplu: Un utilizator care tastează „cum să coacem un tort†intenționează probabil să găsească o rețetă.
Set de Validare (Validation Set)
Validation Set
Un subset de date utilizat pentru a evalua performanța modelului în timpul antrenamentului și pentru a ajusta hiperparametrii.
Exemplu: Utilizat pentru a detecta supra-antrenarea înainte de testarea finală.
Bază de Date Vectorială (Vector Database)
Vector Database
O bază de date concepută pentru a stoca și căuta vectori de embedding utilizați în sarcini AI precum căutarea de similaritate și RAG.
Exemplu: Pinecone și Weaviate sunt baze de date vectoriale pentru stocarea embedding-urilor de text sau imagine.
Vector Embedding (Vector Embedding)
Vector Embedding
O reprezentare numerică a datelor care păstrează semnificația semantică și relațiile într-un spațiu vectorial.
Exemplu: Cuvintele „rege†și „regină†au embedding-uri similare cu diferențe subtile de gen.
Asistent Virtual (Virtual Assistant)
Virtual Assistant
Un agent software alimentat de AI care ajută utilizatorii să finalizeze sarcini prin conversație sau comenzi vocale.
Exemplu: Siri, Alexa și Google Assistant sunt asistenți virtuali populari.
Recunoaștere Vocală (Voice Recognition)
Voice Recognition
Tehnologie care interpretează și convertește limbajul vorbit în text sau acțiune.
Exemplu: Tastarea vocală și comenzile vocale se bazează pe sisteme de recunoaștere vocală.
AI Slabă (Weak AI)
Weak AI
Sisteme AI concepute pentru a efectua o sarcină specifică, îngustă, fără inteligență generală.
Exemplu: Un AI care joacă șah, dar nu poate înțelege limbajul sau conduce o mașină, este un exemplu de AI slabă.
Web Scraping (Web Scraping)
Web Scraping
Extragerea automată a informațiilor de pe site-uri web, utilizată frecvent pentru colectarea datelor de antrenament sau monitorizarea conținutului.
Exemplu: Extragerea listărilor imobiliare pentru a antrena un model de evaluare a proprietăților.
Weight (Weight)
Weight
Un parametru în rețelele neuronale care determină puterea influenței pe care un nod o are asupra altuia.
Exemplu: Ponderile se ajustează în timpul antrenamentului pentru a minimiza eroarea modelului.
Whisper (Whisper)
Whisper
Un model speech-to-text dezvoltat de OpenAI, capabil să transcrie audio în mai multe limbi.
Exemplu: Whisper poate transcrie prelegeri și podcast-uri cu o precizie ridicată.
YAML (YAML)
YAML
Un format lizibil de om pentru serializarea datelor, utilizat frecvent pentru fișiere de configurare în fluxurile de lucru de învățare automată.
Exemplu: Definirea parametrilor modelului într-un fișier YAML pentru antrenament în PyTorch.
Zero-shot Learning (Zero-shot Learning)
Zero-shot Learning
Abilitatea unui model de a efectua sarcini pe care nu a fost antrenat explicit, prin valorificarea cunoștințelor generale.
Exemplu: Un model care răspunde la întrebări juridice, deși nu a fost antrenat specific pe date juridice.
Zettabyte (Zettabyte)
Zettabyte
O unitate de date digitale egală cu un sextilion (10^21) de octeți, adesea utilizată pentru a descrie scara datelor de pe internet.
Exemplu: Traficul global pe internet a depășit 1 zettabyte pe an până în 2016.
